在即付即得定價模式的背后，公有云擁有著最新和最好的開發(fā)、Devops和人工智能工具，用于更快地構(gòu)建更好、更智能的應(yīng)用程序。

　　當(dāng)提到公有云時，人們通常首先想到的是成本：企業(yè)將工作負載從數(shù)據(jù)中心遷移到云平臺上會減少資本支出，但會增加運營支出。這對首席財務(wù)官可能并不具有吸引力，但對于開發(fā)人員、運營人員或二者結(jié)合的DevOp的人員來說，云計算可以帶來更多收益。

　　對于這些人來說，云計算提供了許多機會，而這些機會在數(shù)據(jù)中心由于運營新軟件而需要購買服務(wù)器硬件或軟件套件時難以獲得。在內(nèi)部部署數(shù)據(jù)中心擴展計算資源可能需要六個月的時間，但在云中可能只需要10分鐘。

　　這不僅僅是時間和便利的問題。云計算還可以提高軟件開發(fā)的速度，通常會縮短上市時間。云計算還可以允許進行更多的嘗試和實驗，這通常會提高軟件質(zhì)量。

　　此外，云計算創(chuàng)新可以提供更直接的好處，并解決內(nèi)部部署數(shù)據(jù)中心長期存在的問題。以下將展示16種引人注目的云計算功能。

　　1.按需計算實例

　　企業(yè)在自己的內(nèi)部部署服務(wù)器上安裝新數(shù)據(jù)庫，可能要做好等待數(shù)月甚至數(shù)年的準(zhǔn)備。如果可以使用內(nèi)部部署虛擬機而不是物理服務(wù)器，并且使用VMware或類似技術(shù)，那么可能只需要數(shù)周時間。如果想在公有云上創(chuàng)建一個服務(wù)器實例，可以在大約15分鐘內(nèi)配置并運行，這能夠根據(jù)需要調(diào)整實施的大小，并在不使用它時將其關(guān)閉。

　　2.預(yù)構(gòu)建的虛擬機鏡像

　　雖然使用企業(yè)選擇好的操作系統(tǒng)啟動虛擬機很方便，但仍然需要安裝和許可需要的應(yīng)??用程序。能夠?qū)⑺x擇的操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序都準(zhǔn)備好運行的虛擬機是非常寶貴的。

　　3.無服務(wù)器服務(wù)

　　“無服務(wù)器”意味著一項服務(wù)或一段代碼將在短時間內(nèi)按需運行，通常只是為了響應(yīng)一個事件，而不需要專用的虛擬機來運行。如果采用無服務(wù)器服務(wù)，那么根本不需要擔(dān)心底層服務(wù)器，其資源是從云計算提供商維護的數(shù)據(jù)池中分配的。

　　無服務(wù)器服務(wù)目前都可以在主要的公有云平臺上使用，通常具有自動擴展、內(nèi)置高可用性和按價值付費的計費模式。如果希望無服務(wù)器應(yīng)用程序不被鎖定到特定的公有云中，可以使用與供應(yīng)商無關(guān)的無服務(wù)器框架，例如Kubeless。

　　4.按需運行的容器

　　容器是軟件的輕量級可執(zhí)行單元，比虛擬機輕得多。容器打包應(yīng)用程序代碼及其依賴項(例如庫)。容器共享主機的操作系統(tǒng)內(nèi)核，并且可以在Docker引擎或Kubernetes服務(wù)上運行。按需運行的容器具有按需運行虛擬機的所有優(yōu)勢，以及采用更少資源和成本更低的優(yōu)勢。

　　5.預(yù)構(gòu)建容器鏡像

　　Docker容器是Docker鏡像的可執(zhí)行實例，由Dockerfile指定。Dockerfile包含構(gòu)建映像的說明，并且通?；诹硪粋€映像。例如，包含ApacheHTTPS服務(wù)器的映像可能基于Ubuntu映像。用戶可以在Docker注冊表中找到預(yù)定義的Dockerfile，也可以構(gòu)建自己的Dockerfile。用戶可以在內(nèi)部部署設(shè)施安裝的Docker或任何支持容器的云平臺中運行Docker映像。與預(yù)先構(gòu)建的虛擬機映像一樣，Dockerfile可以快速啟動完整的應(yīng)用程序，但與虛擬機映像不同，Dockerfile與供應(yīng)商無關(guān)。

　　6.Kubernetes容器編排

　　Kubernetes(K8s)是一個開源系統(tǒng)，用于自動部署、擴展和管理容器化應(yīng)用程序。Kubernetes基于谷歌內(nèi)部的“Borg”技術(shù)。Kubernetes集群由一組稱為節(jié)點的工作機器組成，它們運行容器化的應(yīng)用程序。工作節(jié)點托管Pod，其中包含應(yīng)用程序。Kubernetes可以在任何地方運行，并且可以無限擴展。所有主要的公有云都有Kubernetes服務(wù)，用戶也可以在自己的開發(fā)機器上運行Kubernetes。

　　7.自動擴展服務(wù)器

　　用戶無需將應(yīng)用程序容器化，并在Kubernetes中運行它們，以便在云中自動擴展它們。大多數(shù)公有云允許用戶通過添加(或減少)實例或增加(或減少)實例大小，根據(jù)使用情況自動向上(或向下)擴展虛擬機和服務(wù)。

　　8.行星級的數(shù)據(jù)庫

　　全球主要的公有云供應(yīng)商和數(shù)據(jù)庫供應(yīng)商已經(jīng)實施了行星級的分布式數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫具有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、冗余互連和分布式共識算法等基礎(chǔ)，使它們能夠高效地工作，并具有高達5個9的可靠性(99.999%的正常運行時間)。特定于云計算的示例包括GoogleCloudSpanner(關(guān)系)、AzureCosmosDB(多模型)、AmazonDynamoDB(鍵值和文檔)和AmazonAurora(關(guān)系)。供應(yīng)商示例包括CockroachDB(關(guān)系)、PlanetScale(關(guān)系)、Fauna(關(guān)系/無服務(wù)器)、Neo4j(圖形)、MongoDBAtlas(文檔)、DataStaxAstra(寬列)和CouchbaseCloud(文檔)。

　　9.混合服務(wù)

　　對數(shù)據(jù)中心進行大量投資的企業(yè)通常希望將其現(xiàn)有的應(yīng)用程序和服務(wù)擴展到云平臺中，而不是用云服務(wù)取代它們。主要的云計算供應(yīng)商現(xiàn)在都提供了實現(xiàn)這一目標(biāo)的方法，包括使用特定的混合服務(wù)(例如，可以跨越數(shù)據(jù)中心和云計算的數(shù)據(jù)庫)以及連接到公有云的內(nèi)部部署服務(wù)器和邊緣云資源，通常稱為混合云。

　　10.可擴展的機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和預(yù)測

　　機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練(尤其是深度學(xué)習(xí))通常需要數(shù)小時到數(shù)周的大量計算資源。另一方面，機器學(xué)習(xí)預(yù)測需要每秒鐘的計算資源，除非進行批量預(yù)測。使用云計算資源通常是完成模型訓(xùn)練和預(yù)測的最便捷方式。

　　11.云端GPU、TPU和FPGA

　　在CPU集群上，使用大型模型和非常大的數(shù)據(jù)集進行準(zhǔn)確訓(xùn)練所需的深度學(xué)習(xí)通常需要一周以上的時間。GPU、TPU和FPGA都可以顯著地縮短訓(xùn)練時間，并且將它們放在云端可以在需要時輕松使用它們。

　　12.預(yù)訓(xùn)練的人工智能服務(wù)

　　許多人工智能服務(wù)可以通過預(yù)訓(xùn)練模型很好地執(zhí)行，例如語言翻譯、文本到語音和圖像識別。所有主要的云服務(wù)都提供基于穩(wěn)健模型的預(yù)訓(xùn)練的人工智能服務(wù)。

　　13.可定制的人工智能服務(wù)

　　預(yù)訓(xùn)練的人工智能服務(wù)有時并不能完全滿足用戶的需求。遷移學(xué)習(xí)僅在現(xiàn)有模型之上訓(xùn)練幾個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，與從頭開始訓(xùn)練模型相比，它可以相對快速地為用戶提供定制服務(wù)。同樣，主要的云服務(wù)提供商都提供遷移學(xué)習(xí)，盡管他們的名字并不相同。

　　14.監(jiān)控服務(wù)

　　所有云平臺都支持至少一種監(jiān)控服務(wù)，讓用戶輕松配置云服務(wù)進行監(jiān)控。監(jiān)控服務(wù)通常會顯示一個圖形儀表板，并且可以配置為通知用戶異常的性能指標(biāo)。

　　15.分布式服務(wù)

　　數(shù)據(jù)庫并不是唯一可以從以分布式方式運行中受益的服務(wù)，其面臨的問題是延遲。如果計算資源遠離數(shù)據(jù)或管理的進程，則發(fā)送和接收指令和信息需要很長時間。如果反饋回路中的延遲太高，則回路很容易失控。如果機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)之間的延遲太高，則執(zhí)行訓(xùn)練所需的時間可能會增加。為了解決這個問題，云服務(wù)提供商提供連接的設(shè)備，可以將他們的服務(wù)擴展到客戶的數(shù)據(jù)中心(混合云)或客戶的工廠車間附近(邊緣計算)。

　　16.邊緣計算

　　將分析和機器學(xué)習(xí)在地理上靠近機器和現(xiàn)實世界對象(物聯(lián)網(wǎng))的需求產(chǎn)生了專門的設(shè)備，例如帶有GPU和傳感器的微型計算設(shè)備，以及支持它們的架構(gòu)，例如作為邊緣服務(wù)器、自動化平臺和內(nèi)容交付網(wǎng)絡(luò)。最終，這些設(shè)備都連接云端，但在邊緣執(zhí)行分析的能力可以顯著地減少發(fā)送到云端的數(shù)據(jù)量，并減少延遲。

　　以后當(dāng)聽到有關(guān)云支出的抱怨時，也許可??以指出云計算具有的好處。任何一項云創(chuàng)新都可以證明其使用是合理的。綜合起來，云計算帶來的好處確實是不可抗拒的。